4 反应范式的生物学基础

上一章节：《人工智能机器人学导论》-3 分级范式

第3章  反应范式的生物学基础
我们作为机器人研究者，为何要探索生物科学？
例如飞机的原理，有人说飞机不需要效仿鸟类拍动机翼来达到飞翔的目的，那么我们研究仿生学是有意义的吗？


但是飞机的空气动力学几乎所有方面都和鸟类的翅膀一样。一旦建立起飞行的原理，就可以遵循原理来设计机械系统，该系统能够执行生物系统一样的功能，但工作方式却没有必要一定相同。

智能体和计算理论

碳和硅组成的 “生命” 形似 是差别很大的两个系统。我们如何通过探索生物和认知科学来 设计我们的机器人？
这里我们将两个系统抽象化为 智能体（Agent），它有自己的大脑，能与环境相互作用，能做出改变或者感知发生的情况，它有自我意识。人是智能体，狗，猫也是。智能机器人是智能体，网络搜索引擎也是。我们按照面向对象编程的说法，智能体是超类，人和动物这样的类都是从这个超类中派生的。

生物、智能机器人、搜索引擎。我们需要研究他们在各个层次上的共性。这套共性层次就是通常所说的David Marr 的计算机理论。计算理论中的层次可极大的简化为：


第一层次：能够或应该做什么的 现实存在的证明

我们需要制造用于地震后人类的搜救机器人。机器人学者可以考虑能寻找人的动物。我们发现蚊子非常善于发现人。蚊子提供了现实存在的证明。这表明我们可以设计一个简单的智能体利用检测热图像来发现人是可能的。这个智能体和蚊子在需要达到的目标和功能上是具有共性的。

第二层次：将实现分解为输入、输出和变换

对于刚才的蚊子的例子，机器人学者通过建模，将输入=热图像，输出=转向命令。我们猜测蚊子是寻找热图像的重心，然后朝着那里飞行。机器人也可以按照这个方式来设计。

第三层次：如何实现过程

这一层次研究如何实现每一种变换或算法。蚊子利用神经网络来完成转向命令，而机器人利用一种算法来完成。这个层次中，智能体在实现时几乎没有共性。
前面的飞机和鸟类的例子，这两个智能体在第一层次和第二层次上是有共性的，他们都是利用了空气动力学来实现。但在第三层次上实现的方式根据各个机体的不同，实现过程是完全不同的，几乎没有共性。第一层次和第二层次足够抽象到可以用于任何智能体。再第三层次机器人智能体和生物智能体之间才出现差别。

精确复制生物智能体也许是不可能的。但是也有许多人制造了像生物的机器人智能体。

iRobot公司在91年推出的第一款机器人产品：Genghis robot。作为火星车的一个解决方案（看过这个机器人运动视频的朋友肯定会觉得：这个机器人行走的好不稳定啊，不过想一想91年的时候我们还在做什么……）



当今被Google收购的波士顿动力建造的大狗机器人越看越觉得像是一个生物，要是打仗的时候满大街跑这个得多恐怖。




什么是动物行为？

自然智能的基本构造模块是行为。行为是传感器输入到运动的动作模式的映射，动作模式完成相应的任务。
比如马看到大型肉食动物就会垂下耳朵，低头刨地。这即是触发了它的防御行为模式。

传感器输入 ->  行为 -> 动作模式

行为可分为三大类：

1、反射式行为，即激励-响应（S-R），比如敲击膝盖时膝盖会迅速向上跳。它是硬连接，响应时间最快。神经保证激励与响应直接相连。

2、反应式行为，通过学习，然后无意识的执行。例如接住高速的棒球这样的肌肉记忆。弹奏钢琴的时候会不加思索的将熟悉曲目弹奏出来，事实上你没有时间来仔细看曲谱。

3、慎思行为，有意识的行为是慎思行为。自行车选手在通过非常狭窄的桥时会 留心 所有的动作。

这些分类能帮助设计者决定使用何种行为，以及如何适当的实现这些行为。



反射式行为（激励-响应）

它不需要任何类型的认知，只要感知到激励就会响应。对于机器人，这就是硬连接，去掉了计算过程，响应很快。许多玩具就是用模拟电路或逻辑电路来实现了反射行为。
反射式行为可划分为三类：

1、反射：响应维持的时间和激励时间一样长，响应的强度与激励的强度成正比。

2、趋向性：响应朝着特定的方向移动。小海龟晚上在沙滩上孵化后，会朝着大海移动，这是应为海洋反射月光。小海龟表现出趋光性。而蚂蚁展现出特殊的趋向性-趋药性，它们跟踪信息素。

3、固定的动作模式：响应比激励持续的时间要长，这对于躲避天敌非常有用。

行为的协调和控制

Konrad Lorenz 和 Niko TinbergenNiko 被誉为生物形态学之父。他们各自进行研究，不仅对动物的单个行为感兴趣，而且对动物如何获得行为、选择和协调行为感兴趣。他们的工作使人了解动物获得和组织行为的四种不同的方式。对于动物如何获得行为、选择和协调行为的研究，可以帮助我们对计算理论的第二层次（将实现分解为输入、输出和变换）中如何从行为确定过程的理解是有帮助的。



动物获得行为的四种方式：

1、与生具来的行为：北极海燕生长在北极圈，周围不是白色就是黑色，而它们的嘴是红色。小北极海燕出生后，饥饿的时候它们就会啄父母的嘴。啄的动作会触发父母的反胃反应，它们就会吐出食物给小北极海燕吃。已经证实，小北极海燕并不认识它们的父母。它们天生就有这种行为：如果饿了，就会啄看见的最大的红嘴。最大的红嘴一定是最近的父母的嘴。这是简单有效的计算简单的策略。

2、天生行为后的后续行为：动物天生行为后有后续的行为。例如掘土蜂的交配周期。母掘土蜂与公掘土蜂交配，筑巢，产卵。这个过程是有逻辑的。但它需要每一步的激励作用，才能引发下一步。直到交配后才筑巢，直到巢筑好才开始产卵。每一步都有引发下一步行为的视觉激励。这就算计算机编程中的有限状态机。

3、与生具来的需要某些初始化的行为（需要记忆的天生行为）：动物具有需要根据出生环境进行定制的天生行为。蜜蜂出生在蜂巢里，蜂巢的位置不是蜜蜂天生知道的。小蜜蜂飞到离蜂巢较近的地方然后又飞回来，下一次又飞到更远的地方然后又飞回来，它不断的重复，每次都飞的更远，起先只飞直线，后来拐弯飞行，这样周而复始的观察蜂巢的位子和入口。这样蜜蜂将蜂巢的视觉与命令相联系起来，这样蜜蜂就可以飞到蜂巢开口处。绕着蜂巢飞的越来越远的行为是天生的，学习蜂巢的样子和开口在哪里需要记忆。

4、学习一系列行为：动物的行为不一定都是天生的。有一些需要动物在幼儿时期花费一定的时间来学习。例如狮子的捕猎行为，如果它的父母不教它，就没有自己照顾自己的能力。

以上可见机器人设计者对行为的编程可以有多种选择。可以从预先编写程序实现天生的行为 到用程序学习的行为。上述的四种方式。

下一章节：《人工智能机器人学导论》-5 反应范式的生物学基础-本能释放、并发行为及其行为中的感知

关于机器人行为设计推荐一本书籍 ：《机器人编程技术--基于行为的机器人实战指南》

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